O que você precisa saber sobre a tecnologia de reconhecimento facial
De Tecnologia / / December 19, 2019
Zaur Abutalimov
Diretor de vigilância serviço do produto nuvem de vídeo e análise de vídeo para negócios Ivideon.
Elena Glazkova
Comerciante Ivideon.
Para o Estado, reconhecimento facial - uma parte importante do sistema de segurança e um item de orçamento impressionante. Para os jornalistas - seja uma panacéia ou um instrumento de uma conspiração mundial. Para o negócio - uma ferramenta ou produto. De que lado nem aceitar, as questões básicas ainda permanecem. As respostas a esses usuários rotineiramente pesquisar na Internet (uma média de 28 704 uma consulta sobre o assunto de reconhecimento facial em um mês), mas o show não é sempre. Para corrigir a situação.
O que é reconhecimento facial
moscas separadas de costeletas. Os usuários cada vez mais confrontados com reconhecimento facial em seu próprio smartphonesSempre que a identificação biométrica é usada para desbloquear o dispositivo e acesso de ganho para apenas o proprietário poderia dados. Durante o processo de reconhecimento necessariamente envolvido 3D câmera, era impossível enganar um gadget foto.
No entanto, há a identificação de indivíduos em tempo real e as condições reais, caso em que é inseparavelmente associados aos sistemas de vigilância por vídeo, onde as pessoas literalmente "arrebatar" das câmeras de filmar fluxo de vídeo.
Imagine uma câmera de alta qualidade de vídeo moderna, situado logo acima da altura média de um homem em um lugar bem iluminado. Antes ela todos os dias leva aproximadamente a mesma quantidade sobre as mesmas pessoas. Mova eles não são muito rápidos.
O vídeo capturado pode ser armazenado no arquivo nuvem. A câmara liga módulo analítica: uma combinação complexa de algoritmos (inteligência artificial, Redes neurais, que é tudo), mais a interface do usuário. Módulo "agarra" o rosto do fluxo de vídeo, determina o sexo e idade, e os dados coloca no banco de dados.
Aos poucos, a imagem torna-se maior. O sistema memoriza todos os rostos detectados automaticamente e os armazena em um arquivo, e o usuário com uma especifica tolerância informações adicionais: nome, posição, status, e outras marcas ( «VIP-hóspedes" ou 'ladrão'). Você pode fazer upload de uma foto da pessoa desejada, eo módulo irá encontrar o arquivo na detecção de toda essa pessoa.
Depois que uma pessoa com uma marca passa novamente na frente da câmera, o sistema detecta-lo como um evento importante e envia um push-notificação aos usuários interessados.
Detecção de reconhecimento facial no contexto - esta é a situação quando o algoritmo, basicamente, percebeu que a pessoa na frente dele, em vez de uma maçã ou uma sereia com os copos da Starbucks. O poder de computação necessário o primeiro a fazê-lo, e só então ele pode ser comparado com o banco de dados ou a pessoa a lembrar.
Se você leu os poucos parágrafos anteriores até o fim, parabéns, agora você sabe como a detecção de rosto em uma situação ideal. Descrição adequado para qualquer sistema, daqueles usados no metro de Moscovo, para soluções de pequenas empresas.
A principal coisa a entender: a situação ideal na vida real para criar difícil, especialmente quando se trata de toda a cidade, e não o escritório ou loja. Por exemplo, no metrô um monte de gente, todos diferentes, eles vão rápido. Câmeras precisa de muito, eles valem o dinheiro, colocá-los precisam de especialistas competentes.
É possível enganar o reconhecimento facial algoritmo
Apesar do caso de uma falta, a precisão do reconhecimento máquina tem muitas vezes superior ao com que as pessoas definem a face. China será em breveChina para construir banco de dados de reconhecimento facial gigante para identificar qualquer cidadão em questão de segundos sistema capaz de Localizar uma pessoa específica entre os outros 1,3 bilhões de habitantes para 3 segundos, com uma precisão de 90%.
Ainda claramente a esta pergunta é difícil de responder porque o algoritmo de reconhecimento de face única perfeito não existe. Óculos grandes coladas uma barba, um movimento cap, de alta velocidade, o especial make-up (por exemplo, pintada na grade rosto"Black Swan", focas, círculos e paus. Como escapar dos sistemas de reconhecimento facial usando maquiagem) - tudo isso é capaz de algoritmo confundem. Especialmente em combinação, porque é suficiente para reconhecerComo enganar o sistema de detecção se 70% face aberta. Agora imagine que você deve usar as mudanças acima na cidade real. Isso não soa tão simples, certo?
É possível reconhecer indivíduos on-line
Internet - um lugar de paradoxo: as pessoas aqui podem simultaneamente se preocupar, não determina se cada uma segunda câmara nas ruas de sua personalidade, e realmente querem "reconhecer rostos de outras pessoas para fotos online. " Considere esta linha de reconhecimento facial separadamente.
software de reconhecimento facial - é tanto acima módulo de análise (CCTV Camera + software + armazenamento em nuvem), ou suave, semelhante ao bem conhecido (ligeiramente escandaloso) FindFace serviço. Hoje entidades programa de reconhecimento de download "de graça e sem registro," na maioria dos casos, é claro, impossível.
O sonho de um usuário que insere uma consulta, obviamente, é o seguinte: Vá para o site, fazer upload de fotos humana filmado secretamente no metrô, o programa reconhece o rosto e dá um link para o perfil na rede social. Aha, eu pego! Ou é: a programas de download para o seu computador, conecte a ela webcam e seu focinho raspoznaosh gato. Sucesso - agora você vai receber uma notificação sempre que um gato rouba a salsicha.
A realidade é cruel. O primeiro site que ofertas similares, se recusa a trabalhar, eo outro - requer as habilidades de programação Python. Mais ou menos como um aplicativo sonho chamado SearchFaceQue recentemente reiniciarSearchface reiniciado com a autorização por meio de "VKontakte". Mas a rede social fechada esta função chamado FindClone. Você upload de suas fotos, e o algoritmo tenta identificar a mesma pessoa no banco de dados da rede social "VKontakte". As referências à aplicação não emitiu o perfil, apenas as imagens - e não importa quem eles foram carregadas. Se o usuário tem sido ativa em redes sociais, assuntos de fotos criado estranha efeito "biográfico", mas se não, a imagem reconhecida pode rir.
Na verdade, o exemplo SearchFace responde claramente a pergunta "Como usar o reconhecimento de redes face social?". Mais preciso cformulirovat-lo desta maneira: "Como as redes sociais são usadas para reconhecer rostos" A resposta é simples: o banco de dados. Um número infinito de combinações únicas de números (isto é para os algoritmos Facebook"VKontakte" ea outra pessoa olhar para a foto) forma a base para a formação de redes neurais, que são a base de um reconhecimento decisão face.
Soluções são todos diferentes, e a rede neural também é diferente, e os detalhes e especificações técnicas, clientes e fornecedores de serviços, como regra, não são divulgados. Em particular, o módulo de gênero e reconhecimento de idade é capaz de determinar devido ao fato de que ele pode aprender com as informações contidas nas "Classmates", "VKontakte", Instagram e Facebook.
Como reconhecimento facial programada
Você nunca deve responder a perguntas, e desenvolvedores para desenvolvedores, se você não for um desenvolvedor. Por isso, pediram ajuda a um especialista.
Dmitry Soshnikov
Membro da Associação Russa de Inteligência Artificial e especialista sênior no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial e aprendizagem de máquina Microsoft.
detecção de face (bem como outras operações afins) - é um problema típico. Por isso, muitas empresas fornecem serviços completos na forma de uma API em nuvem (intermediários de programação entre as aplicações) para soluções de alta qualidade para estes problemas. Além de TI gigantes como a Microsoft eo Google, reconhecimento de face também estão envolvidos nas empresas especializadas, incluindo russo. Seus produtos estão se desenvolvendo rapidamente e fornecer uma características ainda mais interessantes, tais como a identificação de pessoas e silhuetas na multidão.
-Se a partir do solo para treinar uma rede neural é muito mais complexa. Precisa de um conjunto grande e de alta qualidade dos dados de entrada, ou seja, centenas de milhares (ou melhor ainda mais!) De fotos de pessoas. Além disso, ele vai precisar de recursos de computação substanciais e conhecimentos no campo da AI e aprendizado de máquina. As grandes empresas têm todas essas ferramentas, de modo a resolver o problema muito melhor.
Há também uma solução intermediária - já usado para treinar a rede neural, por exemplo, openface. Esta opção é provável que seja para trabalhar um pouco pior do que o serviço de nuvem prontos, no entanto, irá permitir ter o controle total sobre o sistema. Isso vai exigir um certo nível de compreensão do trabalho redes neurais e estruturas de redes neurais e, aparentemente, algum conhecimento de Python, que ganhou popularidade como a principal linguagem de programação entre os profissionais da ciência de dados.
Na verdade, é conveniente para realizar vários experimentos para visualizar dados e produzir eficazes cálculos matriciais graças ao excelente pacote NumPy. Esta não é a melhor linguagem para o desenvolvimento comercial, porque ele não contém qualquer meio eficaz para criar mais sistemas de software de segurança, no entanto, alternativas em matéria de formação de redes neurais profunda ainda não.
Como funciona o reconhecimento facial nos negócios
A demanda por reconhecimento facial em fintehe, varejo e outros tipos de negócios diretamente relacionada ao aumento da disponibilidade de tecnologia. A mecânica é simples: todas as empresas e em todas as organizações existem câmeras de vigilância, que são usados como ferramentas para a coleta de dados e analistas posteriores. No mundo do sistema de vigilância é removido nos últimos terabytes mês de vídeo em Full HD, ou seja, processamento de informação é armazenada é realmente muito.
software necessário para análise de dados pode ser "costuradas" para o fabricante do dispositivo. Câmeras com análise de vídeo "on board" são geralmente muito caros.
Alternativa - análise na nuvem, ou seja, centro de dados remoto, que é conectado a qualquer câmera barata. É muito mais barato, e ainda oferece flexibilidade - você pode soluções sob medida para específica negócio.
reconhecimento de pessoas tecnologia de popularidade nos diferentes campos de atividade aumenta. Por exemplo, o Banco de Poupança - um dos líderes em termos do anúncio de vários projetos de alto perfil de reconhecimento de face, e argumentamEle reconhece-lo de mil ATM determinar olhos do cliente com ele a esse respeito pode, talvez, que "Tinkoff". Em 2017, Sberbank adquiriuPoupança investido em tecnologia de reconhecimento facial 25,07% dos VisionLabs empresa, criando software de reconhecimento facial. Para a instituição financeira 2018 conseguiu testar o reconhecimento de face no metrô de Moscou, e até mesmo capturaGraças ao sistema de reconhecimento de Sberbank de pessoas pegou 42 criminosos 42 teste de criminosoEle reconhece-lo de mil ATM determinar olhos do cliente ATMs com a identificação das pessoas que os atacantes não pode retirar dinheiro de cartões de outras pessoas, bem como para anunciar a recolha de dados biométricos (áudio de voz, cara vídeo) clientes. Em abril deste ano, Sberbank tem um controle do desenvolvedor de sistemas de reconhecimento de voz e as pessoas - "Centro de Tecnologia Speech" (ODM).
Outra coisa é que a visualização, teste, piloto e compra de decisões - e não para realmente implementar. Que agora é realmente usado no Banco de Poupança (e se usado) é seguro dizer que pode na verdade apenas German Gref.
Com varejistas toda a transparência. Na verdade, existem três problemas que enfrentam resolve detecção.
Em primeiro lugar, roubo. As lojas estão a funcionar fraudadores, Muitas vezes com as mesmas pessoas na mesma rede. reconhecimento facial torna possível determinar os "ladrões à deriva" e outros, previamente violado a ordem. Assim que um listados na base do infractor será ir até a loja, a proteção será notificado no messenger ou outro meio conveniente.
Em segundo lugar, a dificuldade de trabalhar com os nossos clientes regulares. Os dados sobre as compras e aniversários para personalizar ofertas para clientes VIP e fãs da marca, simplesmente não é suficiente. detecção de face pode ser integrada com CRM - software ou seja, em que os gerentes são inseridas todas as informações sobre todas as transações da organização. Nos casos com ladrões e trabalhos de reconhecimento facial VIP sobre o mesmo: a pessoa entrou na lista negra ou branca, e quando ela reaparece, o sistema emite um sinal sonoro pessoa com acesso. Sexo e idade são automaticamente detectados e informações adicionais para adicionar o oficial responsável.
Em terceiro lugar, a identificação das pessoas em reteyle utilizados para publicidade direcionada. Por exemplo, em algumas lojas X5 Retail Group estabelecidaX5 incluem visão computacional câmera para reconhecer expressões faciais e idade do cliente. Ao analisar esses dados, o sistema exibe na tela sobre os produtos pregão que podem agradar o homem. Mais vívida ilustração - Case Lolli & Pops, grande loja de pastelaria nos Estados Unidos. sistema de reconhecimento facial determinaSeu programa de fidelidade futuro na loja será alimentado por reconhecimento facial clientes regulares e envia seus smartphones aviso com produtos que podem agradá-los (tendo em conta as preferências individuais e até mesmo alergias a alimentos).
Outro exemplo notável do uso da tecnologia na reteyle - lojas sem comerciantes e bancos. Por exemplo, o Alibaba Tao CaféAmazon Go vs Alibaba Tao Cafe: Staffless Loja Showdown - um café e supermercado, localizado em Hangzhou. Ele vende bebidas, snacks, comida, brinquedos, mochilas e afins. Tao Cafe está aberto apenas para usuários do site Taobao.
Quando comprar bebidas sistema de câmera com suporte para Face Recognition identifica automaticamente o cliente associado com a sua conta na loja online e processar o pagamento. Os compradores percorrer a sala, equipada com vários sensores, que identificam o cliente e produtos. Digitalização de obras, mesmo que as pessoas colocam a compra no seu bolso ou bolsa.
À medida que a tecnologia de reconhecimento facial desenvolvimento
sistemas de videovigilância com a identificação de indivíduos que realmente está tomando conta do mundo. Em Moscou, o número de câmeras em 2019 para alcançarAlta tecnologia e segurança: Quantas câmeras aparecerá neste ano 174 mil. Isso não significa que todos estes dispositivo padrão pode reconhecer a personalidade: o mais comumente reportadoscriminosos reconhecimento do sistema são procurados pela câmera de vídeo irá funcionar em Moscou em 2019 cerca de 160 milhares de câmeras com esse recurso. No entanto, no final de 2018 do Moscow City Hall anunciou a sua intençãoAs autoridades em Moscou em 2019 estão indo para substituir sua câmara de vídeo e executar o sistema de reconhecimento facial substituir todos os dispositivos de vigilância e formar um sistema completamente inovador no próximo ano.
O paradoxo é que a 160 mil - não é tanto. China - sobretudo quando comparado com outras consultas principais motores de busca sobre o tema do reconhecimento facial. Há, no final de 2017 eraIn Your Face: China é que tudo vê estado mais de 170 milhões de câmeras de vigilância de vídeo e para os próximos três anos planejadotecnologia de vigilância 'Big Brother' da China não é tão tudo vê como o governo quer que você pense Conectar-se à rede tem cerca de 400 milhões.
O uso adequado e correto de reconhecimento facial trabalha principalmente para melhorar a segurança e conforto. As pessoas geralmente penetra rapidamente a confiança nas tecnologias que lhes eliminar da fila para um jogo de futebol (sorrindo câmara - passado), para impedir o roubo e vandalismo, ou ajuda menos para gastar em compras (programa de fidelização). Tudo isso, é claro, exige um certo regulamento - especificamente para essa proteção leis são feitas dados pessoais.
No futuro, provavelmente, o âmbito do reconhecimento facial em sistemas de vigilância de vídeo serão regulados de forma semelhante à prática atual de trabalhar com a identificação de indivíduos na Internet. Buscando pessoas de privacidade só não carregar em excesso de rede - falha parcial de SearchFace serviço de prova que essa estratégia é eficaz.
Claro, não se pode indefinidamente limitar-se a uma curta nas ruas, onde as câmeras são montadas em cada cruzamento, mas a possibilidade de permanecer anónimo é formado, se for solicitado pelo sociedade.
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